所有专业的护士都被要求采取行动来解决全球气候变化,气候正义和健康。The American Nurses Association has specifically tasked nursing professional organizations to (a) educate members on climate change-related illnesses and negative impacts on treatment, (b) collaborate with grassroots organizations for environmental justice efforts, (c) support policies that promote climate mitigation and adaptation, (d) maintain familiarity with climate justice frameworks, and (e) collectively amplify the voice of nursing to strengthen its impact on climate policy (American Nurses协会[ANA],2023)。这份白皮书的目的是启发肿瘤学护理学会和肿瘤学护士的成员,对癌症控制连续性的气候变化的日益影响以及肿瘤学护士在教育,研究,研究,临床实践和倡导中的关键作用。
在哺乳动物中,5-甲基胞嘧啶 (5mC) 和多梳抑制复合物 2 (PRC2) 沉积的组蛋白 3 赖氨酸 27 三甲基化 (H3K27me3) 在富含 CpG 的区域通常是互斥的。当小鼠胚胎干细胞退出幼稚多能状态时,5mC 大量增加,同时 H3K27me3 被限制在无 5mC 的富含 CpG 的区域。为了正式评估 5mC 如何塑造 H3K27me3 景观,我们在存在和不存在 DNA 甲基化机制的情况下分析了幼稚细胞和分化细胞的表观基因组。令人惊讶的是,我们发现 5mC 积累并不是限制大多数 H3K27me3 域所必需的。相反,这种不依赖 5mC 的 H3K27me3 限制是由 PRC2 拮抗剂 Ezhip(编码 EZH 抑制蛋白)的异常表达介导的。在 5mC 似乎真正取代 H3K27me3 的区域子集中,我们确定了 163 个候选基因,这些基因似乎需要 5mC 沉积和/或 H3K27me3 耗竭才能在分化细胞中激活。使用定点表观基因组编辑直接调节 5mC 水平,我们证明 5mC 沉积足以拮抗 H3K27me3 沉积并赋予单个候选基因基因激活。总之,我们系统地测量了重现早期胚胎动力学的系统中 5mC 和 H3K27me3 之间的拮抗相互作用。我们的结果表明 H3K27me3 抑制直接和间接地依赖于 5mC。我们的研究还表明 5mC 在基因激活中发挥着非规范作用,这不仅对正常发育很重要,而且对癌症进展也很重要,因为致癌细胞经常表现出 5mC 与 H3K27me3 的动态替换,反之亦然。
摘要:将机电一体化融入可持续能源解决方案,为应对现代能源挑战提供了变革潜力。机电一体化将机械系统、电子、控制工程和计算机科学相结合,正在彻底改变可再生能源技术的效率、性能和适应性。本文探讨了机电一体化在可持续能源领域的创新应用,重点是太阳能、风能和水力发电系统。关键发展包括智能监控系统、自动化能源管理、能源转换过程中的精确控制以及提高能源系统寿命和可靠性的自适应维护技术。此外,机电一体化驱动的能源存储和电网集成优化可提高可持续性和弹性。通过利用实时数据和自动化,机电一体化可以加速向更清洁能源未来的过渡,显着减少碳足迹并优化资源利用率。这项研究深入了解了跨学科工程对于塑造可持续能源技术的未来至关重要。
本文讨论了人工智能 (AI) 与机器人流程自动化 (RPA) 的结合,即智能自动化 (IA),这是流程自动化的重大改进。传统的 RPA 是为执行简单的日常任务而开发的,只有在复杂的业务环境中准确执行任务时才会遇到巨大挑战。因此,利用 ML、NLP 和认知自动化等概念,IA 使组织能够自动化灵活、智能、有选择性且可学习的流程。为此,本文探讨了 AI 如何优化 RPA,使流程更加灵活,并确定 IA 对业务效率的影响。在本节中,我们将根据案例研究、研究结果和真实示例解释 IA 如何修改运营产出、最大限度地减少支出、提高效率并改善不同领域的决策。此外,该研究还探讨了 IA 在处理新颖性、高度自动化活动方面的可能性,以及对组织适应性竞争力的影响。
巨噬细胞是一种白细胞,可以存在于两种不同的功能状态,即 M1 和 M2。M1 巨噬细胞分泌促炎细胞因子,可促进肿瘤生长和转移,而 M2 巨噬细胞分泌抗炎细胞因子,可抑制肿瘤进展。这种现象被称为巨噬细胞极化,与癌症的发展和进展有关。此外,目前正在 COVID-19 严重程度的背景下研究巨噬细胞极化。人们认为,M1 巨噬细胞可能是导致严重 COVID-19 病例中观察到的过度炎症的原因,而 M2 巨噬细胞可能具有预防疾病的作用。因此,了解巨噬细胞极化在癌症和 COVID-19 中的作用有可能增强这两种疾病的治疗策略。
自动化的另一个关键方面是其与电子健康记录(EHR)和实验室信息管理系统(LIMS)无缝集成的能力。这种整合允许实时数据共享和分析,从而促进了立即的临床决策(Al Mallah,A。等,2010)。7访问最新诊断信息的能力增强了患者护理的整体效率,从而允许更多个性化的治疗计划。自动化与远程医疗和数字健康平台的集成也具有巨大的潜力。由自动化系统提供支持的远程诊断,即使在地理遥远或资源有限的设置中,也可以为临床医生提供实时数据。这可能会彻底改变医疗保健服务,尤其是在获得诊断设施有限的领域。
大规模量子计算的最有前途的方法之一使用了基于许多约瑟夫森连接的设备。,即使在今天,有关单个连接点的开放问题仍然尚未解决,例如对量子相变的详细理解,约瑟夫森连接到环境的耦合或如何改善超导量子的相干性。在这里,我们设计并建立了连接到约瑟夫森连接处的芯片储层的设计和建造,该芯片连接起了一个有效的钢计,用于检测在非均衡性下,即有偏见的条件下的约瑟夫森辐射。验证仪转换A.C. Josephson电流在微波频率下,高达约100 GHz的温度升高,该温度升高。温度法。基于现实参数值的电路模型同时捕获当前 - 电压特性和测量功率。本实验证明了微波光子的有效,宽,热检测方案,并提供了超出标准电导测量值之外的约瑟夫森动力学的敏感检测器。
联邦学习在统计和系统异质性方面面临重大挑战,以及高能量消耗,需要有效的客户选择策略。传统方法,包括启发式和基于学习的方法,无法解决这些复杂性。为了回应,我们提出了FedGC,这是一种新颖的生成客户选择框架,它可以创新将客户选择过程作为一项固定的任务重新铸造。从大语模型中使用的方法中汲取灵感,FedGC能够在连续表示空间内编码丰富的决策知识,从而实现了有效的基于梯度的优化,以搜索将通过生成而产生的最佳客户选择。框架组合四个步骤:(1)使用经典客户端选择方法自动收集“选择得分”对数据; (2)在此数据上训练编码器 - 评估器 - 编码器框架以结构连续的表示空间; (3)在此空间中启用基于梯度的优化,以进行最佳客户选择; (4)通过使用光束搜索训练有素的解码器来生成最佳客户端选择。FedGC通过更全面,可推广和高效,同时选择模型性能,延迟和能力消费来优于传统方法。通过广泛的实验分析证明了FedGC的有效性。
肥胖是一个日益增长的公共卫生问题,其流行率在过去的五十年中已经增加了两倍。已经表明,肥胖与心脏能量代谢的改变有关,这反过来又在心力衰竭发育中起着重要作用。在肥胖期间,心脏高度依赖于脂肪酸氧化作为其主要能源(ATP),而葡萄糖氧化的贡献显着降低。这种代谢不足与降低心脏效率和收缩功能障碍有关。尽管众所周知,肥胖期间心脏能量代谢的改变与心力衰竭发育的风险有关,但控制这些代谢变化的分子机制尚不完全了解。最近,已证明代谢酶的翻译后蛋白质修饰在肥胖症中观察到的心脏能量代谢变化中起着至关重要的作用。了解这些新型机制对于开发新的治疗选择以治疗或预防肥胖个体的心脏代谢改变和功能障碍很重要。本综述讨论了肥胖期间翻译后的乙酰化变化及其在肥胖期间介导心脏能量代谢扰动及其治疗潜力中的作用。
